• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2007.05a
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• pp.1783-1787
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• 2007

In this paper we applied radar rainfall for assessment that radar can be used for flood forecasting. The radar data observed at Imjin-River radar site was adjusted using conditional merging method to estimate simulated runoff in Anseon-cheon basin. Also we use two dimensional physical and grid based model call $Vflo^{TM}$. As a result we could find simulated hydrologic curve shows good fitting with observed hydrologic curve even parameters of the model were not calibrated. If we calibrate the parameters, we can expect better hydrologic curve. And radar rainfall can be used for water resources fields and flood forecasting in Korea.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2012.11a
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• pp.98-100
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• 2012

본 논문에서는 좌우 해상도가 서로 다른 융합형 3DTV 시스템에서 합성된 3D 영상의 화질을 개선하는 방법인 조건부 대체 알고리듬에 적용하기 위한 비트율 제어기법을 제안한다. 조건부 대체 알고리듬에서는 쿼드트리 형태의 가변크기 블록마다 좌우 영상간의 양안시차 정보를 활용하되, 이 정보의 전송을 위해서 부가적인 대역폭이 요구되기 때문에 전송 대역폭의 상황에 따라 부가 정보의 양을 효율적으로 조절할 필요가 있다. 이를 위해 비용함수를 정의하고 가중치를 적용하여 최적의 모드를 결정하는 방법을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2012.11a
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• pp.44-45
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• 2012

좌우 해상도가 차이나는 융합형 3DTV의 화질을 개선하기 위한 기법으로써 두 영상간의 양안시차 정보를 활용하는 조건부 대체 알고리즘이 제안된 바 있다. 본 논문에서는 양안시차 벡터의 정밀도가 조건부 대체 알고리즘에 미치는 영향을 살펴보기 위해 양안시차 벡터 추정에 사용되는 좌영상의 해상도에 따른 알고리즘의 성능을 비교한 실험결과를 제시하였다. 높은 해상도의 좌영상을 사용하여 양안시차 벡터의 정밀도가 높아질수록 확장된 우영상의 객관적 화질 및 합성된 3D영상의 자연스러운 입체감이 향상됨을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.140-140
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• 2019

본 연구에서는 Terra MODIS 위성자료와 Tensorflow를 활용해 1 km 공간 해상도의 토양수분을 산정하는 알고리즘을 개발하고, 국내 관측 자료를 활용해 검증하고자 한다. 토양수분 모의를 위한 입력 자료는 Terra MODIS NDVI(Normalized Difference Vegetation Index)와 LST(Land Surface Temperature), GPM(Global Precipitation Measurement) 강우 자료를 구축하고, 농촌진흥청에서 제공하는 1:25,000 정밀토양도를 기반으로 모의하였다. 여기서, LST와 GPM의 자료는 기상청의 종관기상관측지점의 LST, 강우 자료와 조건부합성(Conditional Merging, CM) 기법을 적용해 결측치를 보간하였고, 모든 위성 자료의 공간해상도를 1 km로 resampling하여 활용하였다. 토양수분 산정 기술은 인공 신경망(Artificial Neural Network) 모형의 딥 러닝(Deep Learning)을 적용, 기계 학습기반의 패턴학습을 사용하였다. 패턴학습에는 Python 라이브러리인 TensorFlow를 사용하였고 학습 자료로는 농촌진흥청 농업기상정보서비스에서 101개 지점의 토양수분 자료(2014 ~ 2016년)를 활용하고, 모의 결과는 2017 ~ 2018년까지의 자료로 검증하고자 한다.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.22 no.1
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• pp.15-27
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• 2017

CRA(Conditional Replenishment Algorithm) was proposed to improve the visual quality of SC-MMH(Service Compatible 3DTV using Main and Mobile Hybrid delivery) which is a kind of hybrid 3DTV system and has been standardized by ATSC. In SC-MMH system, reference view and additional view may have different resolutions and/or encoding methods. To reconstruct 3D view, additional view needs to be enlarged as same as reference view. Although the performance of CRA is quite satisfactory, there may exist some blocky artifacts in the enlarged view since it adopts block-shaped processing unit with quad-tree structure. In this paper, we analyze the main causes of blocky artifacts in CRA and show these artifacts can be successfully suppressed by applying the deblocking filter at receiver side.

• Electronics and Telecommunications Trends
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• v.39 no.3
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• pp.107-115
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• 2024

Image synthesis has been remarkably developed in the computer vision domain and various researches have been proposed to generate realistic and high-resolution images. In particular, image-based virtual try-on is an application in fashion domain to simulate wearing clothes. Specifically, using input images of a fashion model and products, an realistic image of the model wearing the provided garments is synthesized. In this paper, we present a comprehensive review of technical trends in image-based virtual try-on technology. We first introduce relevant datasets and discuss their characteristics. Then, we categorize existing image synthesis methods into three main streams: warping-based methods, encoding-decoding-based methods, and diffusion-based methods. Finally, we explore other important research issues in the field of virtual try-on and analyze related researches aimed to tackling those challenges.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.7 no.4
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• pp.53-58
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• 2002

This paper presents a adjustment synthetic control chart that is an integration of the Shewhart X chart and the conforming run length(CRL) chart. The application of the adjustment synthetic control chart my therefore substantially enhance the effectiveness process control for manufacturing. In the synthetic control chart, denotes the average number of the X sample required to detect a process shift. The synthetic control chart outperforms the EWM chart and the X chart when σ is greater than 0.75σ. And the X-CRL charts suggested above evaluate using the conditional probability.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2008.05a
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• pp.184-188
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• 2008

추계학적 시계열 분석은 크게 수문자료의 장기간 합성과 실시간 예측으로 구분해 볼 수 있다. 장기간 합성은 주로 수문자료의 추계적 특성을 반영한 수자원 시스템의 운영율 개발에 이용되어 왔다. 반면에 실시간 예측은 수자원 시스템의 순응적(adaptive) 관리에 적용되고 있다. 두 개념의 차이로 전자는 시계열 자료를 합성하여 발생 가능한 모든 수문조합을 얻고자 하는 것이라면 후자는 전 시간의 수문량을 조건으로 하는 다음 시간의 값을 순응적으로 예측하는 것이라 할 수 있다. 수문자료의 합성과 예측에는 크게 결정론적, 확률론적 방법의 두 가지 대별될 수 있다. 결정론적 모델링 방법에는 인공신경망이나 Fuzzy 기법 등을 이용할 수 있으며, 확률론적 방법에는 ARMAX 등의 모수적 기법과 k-NN(k-nearest neighbor bootstrap resampling), KDE(kernel density estimates), 추계학적 인공신경망 등의 비모수적 기법으로 분류할 수 있다. 본 연구에서는 대표적 비모수적 기법인 k-NN를 이용하여 충주댐을 대상으로 월 및 일 유입량 자료의 예측 정도를 살펴보았다. 전 시간 관측치를 조건으로 하는 다음 시간의 조건부 확률분포를 구하여 평균값을 계산한 후 관측치와 비교함으로써 모형의 정도를 살펴보았다. 그리고 실시간 저수지 운영에 이 기법의 활용성과 장단점도 살펴보았다. 모형개발 절차로 모형의 보정을 거쳐 검증을 실시하였다. 결론적으로 월 및 일 유입량 예측에 k-NN 기법이 실무적으로 적용될 수 있었으며, 장점으로는 k-NN 기법이 다른 기법보다 모델링 절차가 비교적 쉬워 저수지 운영 최적화 등 타 시스템과의 연계에 수월함이 인식되었다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.26 no.12
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• pp.1919-1925
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• 2022

In this paper, we propose an image-to-image translation approach based on the conditional generative adversarial network for semantic segmentation. Semantic segmentation is the task of clustering parts of an image together which belong to the same object class. Unlike the traditional pixel-wise classification approach, the proposed method parses an input RGB image to its corresponding semantic segmentation mask using a pixel regression approach. The proposed method is based on the Pix2Pix image synthesis method. We employ residual connections-based convolutional neural network architectures for both the generator and discriminator architectures, as the residual connections speed up the training process and generate more accurate results. The proposed method has been trained and tested on the NYU-depthV2 dataset and could achieve a good mIOU value (49.5%). We also compare the proposed approach to the current methods in semantic segmentation showing that the proposed method outperforms most of those methods.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2011.11a
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• pp.4-5
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• 2011

본 논문에서는 비대칭적 화질을 갖는 스테레오 3DTV 시스템에서 좌우 두 영상의 화질차이가 합성한 스테레오 3D 영상의 주관적 화질을 떨어뜨릴 정도로 현저한 경우, 이 화질 차이를 보상하기 위하여 조건부 대체를 포함한 양안시차 맵을 이용하는 방법을 제안한다. PSNR값 비교를 통하여 화질 개선 정도를 보았고 0.37~18dB 정도의 PSNR 개선을 확인하였다.